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robustdemo

対話形式によるロバスト回帰

構文

robustdemo
robustdemo(x,y)

説明

robustdemo は、1 つの予測子をもつデータに対する、通常の最小二乗とロバスト回帰の違いを示します。入力引数がない場合、robustdemo は、1 つの外れ値を含む、ほぼ線形のデータの標本を散布図を表示します。図の底部は、平方根平均二乗誤差の推定値と共に、通常の最小二乗とロバスト メソッドの両方を使用して、データに近似するラインの公式を示しています。

点を右クリックし、最小二乗のてこ比とロバスト重みを表示します。

点を左クリックしてドラッグします。表示が更新されます。

robustdemo(x,y) は、関数に付属している標本データの代わりに、ユーザーが供給する xy データのベクトルを使用します。

次のステップは、robustdemo の使い方を示します。

  1. 例を開始します。robustdemo を用意されているデータで使うには、関数名を入力します。

    robustdemo

    結果の図は、2 つの近似直線と散布図を表示します。赤の直線は、通常の最小二乗回帰を使った近似です。緑色の直線は、ロバスト回帰を使った近似です。図の下に、各近似に対する推定された平方根平均二乗誤差と共に、近似の直線の式があります。

  2. てこ比とロバスト重みを表示する。データ点の上で右クリックすると、その最小二乗のてこ比とロバスト重みを表示します。

    用意されているデータにおいて、右端の点は、比較的高いてこ比 0.35 をもちます。その点は最小二乗近似には大きな影響を与えますが、ロバスト重みが小さいことは、この点がロバスト近似から事実上除外されることを示します。

  3. データの変更の近似への影響を見る。左マウス ボタンを使って、データ点を、クリックしたまま、新しい位置までドラッグします。マウス ボタンをはなすと、表示が更新されます。

    右端のデータ点を最小二乗の直線にさらに近づけると、2 つの近似直線はほぼ等しくなります。調整された右端のデータ点は、ロバスト近似において大きな重みをもちます。

R2006a より前に導入